• 대한전자공학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.13-18
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• 1967

삼각함수형 선형 수동 RC분포회로의 전압전달함수의 모든 극점은 s-평면상에서 부의 실축상에 존재하므로 unit step input에 대한 과도응답은 단조한 특성을 갖는다. 이러한 특성은 집중정수회로에 적용하였던 Elmore의 상승시간 및 지연시간 계산방법을 RC분포회로에도 적용시킬 수 있는 충분한 조건이므로 본 논문에서는 삼각함수형 RC분포회로의 과도응답특성해석을 위의 방법으로 시도하였다. 그 결과 이 회로의 상승시간 및 지연시간은 시정수 및 거리각 θ의 증가와 더불어 이들 시간도 증가함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.450-470
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• 2023

Traditional cloud computing faces some challenges such as huge energy consumption, network delay and single point of failure. Edge computing is a typical distributed processing platform which includes multiple edge servers closer to the users, thus is more robust and can provide real-time computing services. Although outsourcing data to edge servers can bring great convenience, it also brings serious security threats. In order to provide image retrieval while ensuring users' data privacy, a privacy preserving image retrieval scheme in edge environment is proposed. Considering the distributed characteristics of edge computing environment and the requirement for lightweight computing, we present a privacy-preserving image retrieval scheme in edge computing environment, which two or more "honest but curious" servers retrieve the image quickly and accurately without divulging the image content. Compared with other traditional schemes, the scheme consumes less computing resources and has higher computing efficiency, which is more suitable for resource-constrained edge computing environment. Experimental results show the algorithm has high security, retrieval accuracy and efficiency.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.1-9
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• 1999

본 논문에서는 칩 내부 회로 연결선의 모형으로 많이 사용되는 RC-class 회로에 대하여 시뮬레이션을 수행하지 않고 지연 시간을 계산할 수 있는 해석적 3차 근사 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 3차 근사 기법은 기존의 2차 근사 기법에 비해 크지 않은 수행 시간을 필요로 하면서도 보다 정확한 결과를 보장한다. 이 해석적 3차 근사 기법은 일반적인 q 차 AWE(Asymptotic Waveform Evaluation)기법의 계산 결과와 비교해 허용 가능한 수준의 오차를 보장하며, 계산 시간의 단축과 함께 수치적으로 안정된 값을 제공한다. 제안하는 기법의 첫 알고리즘은 3차의 근사를 위해 8개의 모멘트를 필요로 하며, 보다 정확한 지연 시간의 근사가 가능하다. 둘째 알고리즘은 3차의 근사를 위해 6개의 모멘트를 필요로 하며, 첫 알고리즘보다 정확도는 뒤지나 빠른 근사가 가능하다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.1-10
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• 2009

에너지 효율적인 동작은 무선 센서 네트워크에 전체 수명을 연장하기 위한 원천적인 기술요소이다. 클러스터 기반 프로토콜은 데이터를 수집하는 과정에서 에너지를 보존하기 위한 가장 널리 쓰이는 기법이다. 본 논문은 시간 지연을 기반으로 에너지를 인식하면서 자율적으로 클러스터를 구성하는 방안을 제시한다. 제안된 방안은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 노드의 에너지 잔류를 반영한 시간 지연을 수단으로 임의 클러스터의 커버리지 효율성을 반영하여 후보 클러스터 헤더가 선정된다. 다음으로 후보 클러스터 헤더중에 클러스터 헤더를 정의하기 위해서 시간지연이 다시 적용된다. 마지막으로 임의 클러스터에 포함되지 못한 고아노드의 문제를 해결한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방안이 LEACH 방법보다 네트워크의 수명을 3배정도 늘리고 있음을 보인다. 또한 클러스터 헤더의 변화가 상대적으로 작으며, 클러스터 헤더의 에너지가 작게 소모됨을 보이고 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권2호
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• pp.33-45
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• 2009

본 논문은 실제적인 제약, 컴퓨팅 시간 지연, 양자화를 고려하여 퍼지 모델을 기초로 한 제어기를 트럭-트레일러 타입의 모바일 로봇의 귀환 제어기에 적용하여 설계하였다. 퍼지 귀환 제어기의 출력은 단위 샘플링 시간동안 지연되므로 이를 예측하여 설계하였다. 시간 지연을 고려한 해석 및 디자인 문제는 제안된 제어기가 샘플링 시간과 동기되어 있기 때문에 쉽게 해결된다. 또한 퍼지 제어기 구조 개발 시 양자화가 이루어지기 때문에 안정성 있는 해석이 가능하고 양자화 이외에 발생하는 사소한 문제도 역시 안정함을 보여주므로, 양자화한 시스템은 일반적으로는 극단적인 수렴을 한다. 실험결과에서 제안된 시스템의 효율성이 증명됨을 볼 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권3호
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• pp.39-44
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• 2020

본 논문은 SDN 기반 네트워크에서 fog computing 서비스의 이동성을 제안하고자 한다. Fog computing 아키텍처는 컴퓨팅 및 배터리 자원의 제약이 있는 IoT(Internet of Things) 기기들에게 테스크 오프로딩을 가능하게 함으로써 IoT의 저지연/고성능 서비스를 위한 방안으로 연구되고 있다. 하지만 fog computing 아키텍처에서는 고정된 IoT 기기 뿐만 아니라 이동하는 IoT 기기도 서비스 대상 단말로 고려되어야 하기 때문에 이러한 기기의 이동성을 고려한 오프로딩 방안이 필요하다. 특히 저지연 응답 시간을 요구하는 IoT 서비스의 경우, 오프로딩 이후 단말이 이동했을 때 새로운 fog computing 노드와의 새로운 통신 연결 및 테스크 오프로딩 과정을 다시 수행해야 하기 때문에 지연시간이 발생하여 사용자의 QoS(Quality of Service) 저하가 발생할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 단말의 이동성을 고려하여 테스크 또는 테스크의 결과를 이동 후의 fog computing 노드로 미리 migration 시키고 데이터 전송을 위한 rule 또한 미리 배치시킴으로써 통신 지연 및 서비스 복구 지연 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.226-238
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• 2024

Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1213-1220
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• 2004

이동 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 실시간으로 트랜잭션을 처리해야 하는 다양한 이동 애플리케이션에 대한 요구가 증가되고 있다. 원격 데이터에 대한 접근을 해야 하는 이동 환경에서 데이터에 대한 접근지연은 실시간 트랜잭션의 시간적인 제약조건 준수에 대한 가장 심각한 문제가 된다. 이동 실시간 트랜잭션은 트랜잭션의 결과의 정확성뿐만 아니라 트랜잭션의 완료 시간을 보장해야 한다. 본 논문에서는 이동 실시간 트랜잭션들 간의 충돌을 해결하기 위한 낙관적인 동시성제어 기법을 제안한다. 제한된 기법은 이동 환경에서의 핸드오버나 단절에 의해 발생되는 트랜잭션의 연속적인 철회와 지연의 영향을 최소화하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.73-80
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• 2023

The recent growth in the use of mobile devices has contributed to increased computing and storage requirements. Cloud computing has been used over the past decade to cater to computational and storage needs over the internet. However, the use of various mobile applications like Augmented Reality (AR), M2M Communications, V2X Communications, and the Internet of Things (IoT) led to the emergence of mobile cloud computing (MCC). All data from mobile devices is offloaded and computed on the cloud, removing all limitations incorporated with mobile devices. However, delays induced by the location of data centers led to the birth of edge computing technologies. In this paper, we discuss one of the edge computing technologies, i.e., cloudlet. Cloudlet brings the cloud close to the end-user leading to reduced delay and response time. An algorithm is proposed for scheduling tasks on cloudlet by considering VM's load. Simulation results indicate that the proposed algorithm provides 12% and 29% improvement over EMACS and QRR while balancing the load.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.240-257
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• 2023

The industrial Internet of Things (IIoT) is characterized by intelligent connection, real-time data processing, collaborative monitoring, and automatic information processing. The heterogeneous IIoT devices require a high data rate, high reliability, high coverage, and low delay, thus posing a significant challenge to information security. High-performance edge and cloud servers are a good backup solution for IIoT devices with limited capabilities. However, privacy leakage and network attack cases may occur in heterogeneous IIoT environments. Cloud-based multi-party computing is a reliable privacy-protecting technology that encourages multiparty participation in joint computing without privacy disclosure. However, the default cloud selection method does not meet the heterogeneous IIoT requirements. The server can be dishonest, significantly increasing the probability of multi-party computation failure or inefficiency. This paper proposes a blockchain and smart contract-based optimized cloud node selection framework. Different participants choose the best server that meets their performance demands, considering the communication delay. Smart contracts provide a progressive request mechanism to increase participation. The simulation results show that our framework improves overall multi-party computing efficiency by up to 44.73%.